Perf

Name: Perf
Author: rog0x

von rog0xVersion 1.0.2i★ –iLäuft auf deinem Computer

Name in der Registryio.github.rog0x/perf

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Benchmark, memory, Big O analysis for AI agents

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
NutzungiGanz neu↓ 45/Wo. · ★ –

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

Verbindung: Läuft auf deinem Computer
Transport: stdio
Kategorie: Suche & KI-Gedächtnis

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

Basischecks: 1 von 1 bestanden
Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "perf": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@rog0x/mcp-perf-tools"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add perf -- npx -y @rog0x/mcp-perf-tools

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "perf": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@rog0x/mcp-perf-tools"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "perf": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@rog0x/mcp-perf-tools"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 8. Nov. 2026

✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto rog0x bestätigt, dem das Repo gehört
… Noch nicht geprüft
Wird noch gepflegt
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
… Noch nicht geprüft
Hat eine Lizenz
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
– Nicht zutreffend
Endpunkt antwortet
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
– Nicht zutreffend
Anmeldung mit OAuth
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
… Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

Mehr Sterne als 0 % der anderen 5689 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 7 % der anderen 5689 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 5689 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Perf sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.0.2) kam vor 8 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Context7

Up-to-date docs for AI agents

von upstashWeit verbreitet↓ 972.664/Wo.★ 64.224Aktualisiert vorgestern

Computer oder Cloud

Installieren

Codebase Memory

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

von DeusDataWeit verbreitet↓ 17.962/Wo.★ 48.148Aktualisiert vor 22 Tagen

Läuft auf deinem Computer

Installieren

Exa

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

von exa-labsWachsend★ 5213Aktualisiert vor 2 Monaten

Läuft in der Cloud✓ exa.ai

Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

mcp-perf-tools

Performance analysis tools for AI agents, exposed via the Model Context Protocol (MCP).

Tools

benchmark

Benchmark JavaScript code execution. Run a snippet N times and measure min/max/avg/median/p95/p99 latency and operations per second. Optionally compare two implementations side by side.

Parameters:

code (string) — JavaScript code to benchmark
iterations (number, default 1000) — Number of iterations
compareCode (string, optional) — Second implementation to compare
labelA / labelB (string) — Labels for comparison output

memory_analyze

Analyze Node.js memory usage: heap used/total, RSS, external memory, and array buffers. Takes snapshots over time and uses linear regression to detect trends and potential memory leaks.

Parameters:

action — "snapshot" | "analyze" | "clear"

big_o_estimate

Estimate Big O complexity from empirical timing data. Fits measurements against O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2), O(n^3), and O(2^n) using R-squared scoring. Includes an ASCII growth curve visualization.

Parameters:

inputSizes (number[]) — Array of input sizes
executionTimesMs (number[]) — Corresponding execution times in ms

bundle_analyze

Analyze a JavaScript bundle file: raw size, gzip compressed estimate, detected module count, largest modules, and tree-shaking opportunities (side effects, duplicates).

Parameters:

filePath (string) — Absolute path to the bundle file

load_test

Simple HTTP load tester. Sends N requests at a given concurrency level and reports response time percentiles, error rate, throughput (req/sec), and status code distribution.

Parameters:

url (string) — Target URL
totalRequests (number, default 100) — Total requests to send
concurrency (number, default 10) — Concurrent request count
method (string, default "GET") — HTTP method
headers (object, optional) — HTTP headers
body (string, optional) — Request body
timeoutMs (number, default 30000) — Request timeout

Setup

npm install

npm run build

Usage with Claude Desktop

Add to your claude_desktop_config.json:

"mcpServers": { "perf-tools": { "command": "node", "args": ["D:/products/mcp-servers/mcp-perf-tools/dist/index.js"] } } }

License

MIT

Perf

Überblick

Die drei Säulen von PopNx MCP

Was du damit machen kannst

Installation

Bevor du installierst

Was er kann

Basischecksi

Entwickler passt zum Repo

Wird noch gepflegt

Hat eine Lizenz

Endpunkt antwortet

Anmeldung mit OAuth

Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

Häufige Fragen

Alternativen

Context7

Codebase Memory

Exa

README vom Entwickler

mcp-perf-tools

Tools

benchmark

memory_analyze

big_o_estimate

bundle_analyze

load_test

Setup

Usage with Claude Desktop

License